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透過 Context Engineering 原則,為 AI 代理程式初始化、生成並執行完整實作藍圖 (PRPs),實現軟體開發一次成功。
探索可重用的代理技能,查看實作細節,快速找到適合你工作流程的技能。
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透過 Context Engineering 原則,為 AI 代理程式初始化、生成並執行完整實作藍圖 (PRPs),實現軟體開發一次成功。
具備 Kanban 看板、Git 工作區隔離與 AI 自動化執行的個人任務管理系統,支援 Claude Code、Gemini 與 OpenAI Codex 等多種 AI 代理執行器。
透過派遣專用的子代理程式,根據專案計畫、需求與 Git 提交紀錄進行程式碼審查,在任務完成或合併前確保代碼品質。
LobeHub 的 TypeScript 開發標準,涵蓋型別安全、非同步模式、導入規範、UI 組件集成以及效能優化準則。
為 AI 代理程式生成完整的 Taskery 本地 Kanban 看板操作指南,涵蓋 CLI、API 及並發控制管理。
一種將測試驅動開發 (TDD) 應用於流程文檔的框架,透過壓力測試情境來識別並修補 AI 代理的合理化漏洞,確保文檔執行的可靠性。
自動化專案工作流程的最終驗證,強制執行 git 合規性、文件標準與部署就緒檢查。
透過 AI 主動聆聽框架,從模糊的需求中提取真義,定義商業價值與專案範疇,提升開發效率。
掌握 Git 進階工作流程,包括變基、挑選提交、二分查找、工作樹及引用日誌,以維護乾淨的提交歷史並處理各種儲存庫問題。
跨語言除錯框架:包含科學除錯法、堆疊追蹤分析、日誌記錄策略,以及 Git bisect 與小黃鴨除錯法等進階技巧。
產生與 IntelliJ coding-aider 外掛程式相容的結構化開發計畫、檢查清單及檔案上下文。
執行結構化的五階段程式碼審查,涵蓋需求合規性、正確性、程式碼品質、測試與安全性。提供分類後的具體改進建議(嚴重/主要/次要/微調)。